语音识别全栈国产化技术实践白皮书_23页_791kb

报告摘要

语音识别全栈国产化技术实践白皮书总结

核心内容

本白皮书介绍了基于紫光计算机集群和摩尔线程全功能 GPU构建的语音识别全栈国产化解决方案。该方案提供了两种核心服务：流式语音识别和离线语音转写，分别适用于实时、低延迟场景和长音频、批量转写场景。系统具备完整的音频预处理与后处理能力，包括语音活动检测（VAD）、自动标点恢复、文本归一化（ITN）等，并支持热词增强与垂直领域语言模型（LM）定制，满足不同业务场景的需求。

主要观点

全栈国产化：系统基于国产硬件（紫光计算机集群 + 摩尔线程 GPU）构建，强调技术自主可控。
双模式识别：支持流式识别（实时、低延迟）和离线识别（长音频、批量转写），适用于多种业务需求。
高准确率与稳定性：通过国家工业信息安全发展研究中心（国检）检测，确保在噪声环境下仍能保持高识别准确率（>90%）。
多场景适配：支持中英文混合识别、数字与字母混读，适用于电话客服、会议记录、媒体字幕生成等复杂场景。
行业定制能力：支持金融、电力、医疗等垂直领域语言模型的微调与适配，提升专业词识别能力。
高性能推理架构：采用摩尔线程 MUSA 推理架构，结合算子级工程优化，实现低延迟与高吞吐。

关键信息

技术特点

端到端统一架构：支持流式与非流式推理，确保延迟可控的同时保持高准确率。
自注意力机制建模：提升识别内容的准确性。
大规模数据驱动：使用数十万小时通用语料与数万小时电话客服垂类语料训练模型。
课程表学习与多任务训练：从易到难逐步训练，提升模型在噪音环境和长音频中的表现。
强化学习技术：增强对长音频、含噪音频的解码能力。
全链路工程化后处理：内置 VAD、自动标点恢复、ITN、时间戳输出等功能，支持字幕生成、质检索引等下游任务。

接口协议

流式语音识别接口

交互流程：客户端通过 WebSocket 连接服务端，发送音频数据并接收实时识别结果。
初始化消息：包含识别模式（mooer-change）、采样率、格式（PCM）、是否开启 ITN 和标点。
音频发送：按 0.1 秒为单位发送 PCM 数据。
结束消息：发送 { "do_recognize": false } 结束音频传输。
接收结果：
- mooer-change：实时中间结果。
- mooer-end：最终识别结果。
支持字段：finished_recognize、utt_time_stamp、word_time_stamps 等。

离线语音转写接口

交互流程：客户端通过 WebSocket 连接服务端，发送完整音频文件并接收最终识别结果。
初始化消息：包含识别模式（offline）、采样率、格式（PCM）、是否开启 ITN 和标点。
音频发送：一次性发送 PCM 数据。
结束消息：发送 { "do_recognize": false } 结束音频传输。
接收结果：返回完整的识别文本与时间戳信息。

系统部署

部署架构：基于 Kubernetes（K8S）服务部署，支持高并发与弹性扩展。
硬件配置要求：
- GPU：摩尔线程 MTT S4000
- CPU：Intel(R) Xeon(R) Gold 6430
- 内存：1 TB
- 硬盘：15 TB

公司介绍

摩尔线程：以全功能 GPU 为核心，提供 AI 加速计算基础设施，致力于推动人工智能与数字孪生的发展。
紫光计算机：提供国产全栈式 AI 产业解决方案，覆盖算力基础、行业应用与生产制造，助力数字化转型。

应用场景

电话客服质检与话单转写：支持大批量录音离线转写与准实时通话监控。
会议与访谈记录：长音频转写、自动切句与时间索引，便于内容检索与编辑。
客服机器人/IVR 打点与实时转写：低延迟输出，结合热词与垂类 LM 提升识别率。
媒体转写与字幕生成：自动标点与 ITN 规范化，确保字幕可读性与同步性。
行业定制场景：支持金融、电力、医疗等领域的专业词识别，提升业务适配性。

技术指标

流式识别 RTF：
- 1 并发：0.08
- 10 并发：0.23
离线识别 RTF：
- 1 并发：0.02
- 10 并发：0.06
识别准确率：在底噪、高噪环境下均大于 90%，尤其在客服通话与日常对话中表现优异。

总结

本白皮书提出了一套基于国产硬件的语音识别解决方案，覆盖从音频处理到文本输出的全链路流程。系统支持流式与离线识别模式，具备高准确率、低延迟、高吞吐、多语言识别与行业定制能力，适用于多种业务场景，如电话客服、会议记录、媒体字幕生成等。同时，系统通过国家工业信息安全发展研究中心检测，确保在复杂噪声环境下的稳定性和准确性，为企业的数智化转型提供可靠支持。

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